解决USBIPD-WIN项目中WSL无法识别CH340串口设备的问题
在使用USBIPD-WIN项目将USB设备连接到WSL时,用户可能会遇到一个常见问题:虽然USB设备已成功附加到WSL,但串口设备(如CH340)却无法在WSL中显示为/dev/ttyUSB*设备。本文将详细分析这一问题的原因并提供解决方案。
问题现象
当用户通过usbipd命令将CH340串口设备(VID:PID为1a86:7523)成功附加到WSL后,通过lsusb命令可以确认设备已被识别:
Bus 001 Device 002: ID 1a86:7523 QinHeng Electronics CH340 serial converter
然而,在WSL中查找串口设备时却无法找到预期的/dev/ttyUSB0设备节点。查看dmesg输出,虽然能看到设备被识别,但缺少关键的驱动加载和tty设备创建信息。
原因分析
这一问题的主要原因是WSL内核默认没有加载CH340串口设备的驱动模块。通过检查内核配置可以确认:
zcat /proc/config.gz | grep CH341
CONFIG_USB_SERIAL_CH341=m
输出显示CH341驱动被编译为模块(m),而非直接内置到内核中。这意味着虽然内核支持该设备,但需要手动加载相应的驱动模块。
解决方案
要解决这个问题,只需在WSL中手动加载CH341驱动模块:
-
首先检查当前已加载的模块:
lsmod | grep ch341 -
如果没有输出,说明模块未加载,执行以下命令加载模块:
modprobe ch341 -
再次检查模块是否加载成功:
lsmod | grep ch341 ch341 20480 0 usbserial 36864 1 ch341
模块加载成功后,系统会自动创建设备节点,通常为/dev/ttyUSB0。此时串口设备就可以正常使用了。
深入理解
在Linux系统中,USB串口设备需要两个关键组件才能正常工作:
- USB串口核心驱动(usbserial):提供基础的USB转串口功能框架
- 特定设备驱动(如ch341):针对具体芯片的驱动实现
当这些驱动以模块形式存在时,系统不会自动加载它们,需要用户或初始化脚本手动加载。这与大多数桌面Linux发行版不同,后者通常会通过udev等机制自动加载所需模块。
永久解决方案
如果经常需要使用该设备,可以考虑将模块加载命令添加到WSL的启动脚本中(如~/.bashrc或/etc/profile),这样每次启动WSL时都会自动加载所需的驱动模块。
通过以上步骤,用户可以在WSL中成功使用通过USBIPD-WIN项目连接的CH340等USB串口设备,实现跨平台的串口通信开发工作。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00